徽声在线9月18日讯（记者 李轩）随着人工智能领域对部署AI工作负载所需基础设施的争夺愈发激烈，Anthropic与OpenAI这两大AI行业领军者，正将目光投向规模更小、落地更快的AI数据中心交易。

回溯过去一年，这两家AI公司均签署了规模庞大的AI数据中心协议，涉及数百兆瓦甚至吉瓦级的设施建设。然而，据知情人士透露，如今它们也在积极寻求规模小得多的算力容量交易，规模大致在20至30兆瓦之间。

多位消息人士指出，Anthropic已在英国和北欧地区就这一规模的算力部署展开了合作协议的洽谈。同时，他们也表示，OpenAI同样在北欧地区寻找类似的小规模部署机遇。

其中一位消息人士还进一步透露，Anthropic和OpenAI在美国也正在进行同等规模算力部署的相关谈判，以扩大其算力布局。

在过去的一年里，这两家公司频繁宣布一系列AI基础设施交易，旨在满足训练模型以及向用户提供模型服务的需求。在AI热潮持续升温的背景下，获得规模较小的算力资源，无疑将助力企业更迅速地部署AI工作负载，抢占市场先机。

针对此，OpenAI发言人回应称：“我们正致力于构建多元化的算力组合，以应对全球不断增长的AI需求。”

“由于不同的工作负载对基础设施的要求各异，因此我们会与各类合作伙伴保持沟通，并根据自身需求、性能、可靠性、时间安排以及成本等多方面因素，综合评估相关机会。”

小规模算力：更快落地的优势

通常，这两家AI公司会从数据中心运营商和新兴云服务商（neocloud）处租用算力，并一直倾向于寻求大规模、长期的合作协议。然而，近期它们的策略似乎有所转变。

上月有报道称，Anthropic与Nscale达成了一项规模庞大的云服务协议，金额约450亿美元。根据该协议，Anthropic将租用Nscale位于美国西弗吉尼亚州一处数据中心项目约460兆瓦的算力容量，以支持其AI业务的发展。

而OpenAI也不甘示弱，今年4月宣布其“星际之门”（Stargate）AI基础设施项目的装机容量已超过最初承诺的10吉瓦。此后，该公司又承诺在佐治亚州增建3吉瓦、在俄亥俄州增建8吉瓦的算力设施，以进一步扩大其算力规模。

然而，美国及其他地区的大型数据中心项目正面临越来越多的挑战，尤其是来自当地社区的反对声音。在欧洲许多地区，由于可供开发的土地和电力资源都十分紧张，该行业同样承受着巨大的压力。

Structure Research研究主管Jabez Tan指出，小规模算力交易往往具有“更快获得可用算力”的显著优势。“与等待某一个地点释放规模更大的算力区块相比，在已经具备电力供应的现有场地获得几兆瓦的算力，可能更加实际且高效。”

他还进一步解释道：“对于能够跨不同地点运行的工作负载而言，通过多处小规模部署，加起来也能形成相当可观的算力容量，满足企业的业务需求。”

AI算力需求：从训练转向推理

训练AI模型需要大量的计算能力来处理海量数据，这是AI发展的基础。然而，在日常运行中进行推理时，并不需要使用规模庞大的芯片集群。这为小规模算力部署提供了广阔的市场空间。

Tan表示：“训练大型模型通常需要大量芯片紧密协同工作，以确保训练的效率和准确性。而许多推理工作负载则可以在多个较小的集群之间分别处理不同请求，从而可以选择更多部署地点，提高推理的灵活性和效率。”

随着越来越多AI算力从模型训练转向模型实际生产应用，这一变化的重要性正在日益凸显。因此，用于推理的算力容量预计将持续增长，成为AI算力市场的新热点。

房地产公司JLL的一份报告也支持了这一观点。报告显示，到2027年，用于AI推理工作负载的数据中心容量占比预计将超过模型训练，成为主导力量。

报告还称，2025年，推理任务将占全球数据中心工作负载的9%，而训练任务占14%。然而，到2030年，推理预计将占用37%的数据中心容量，而训练所占比例将降至仅13%，这一变化将深刻影响AI算力市场的格局。

今年2月，有消息称英伟达将与多家数据中心行业参与者展开合作，共同研究专门用于分布式推理的小规模数据中心，以应对市场的新需求。

周四有报道称，美国公司Crusoe目前也开始投资规模更小的数据中心项目。与目前在美国各地面临延迟的大型数据中心项目相比，这些小型设施不仅建设速度更快，而且成本也更低，具有更高的性价比。

Crusoe是AI基础设施建设热潮中业务迅速增长的多家新型云服务商之一。该公司周四宣布完成一轮39亿美元的融资，投后估值达到309亿美元，彰显了市场对小规模数据中心项目的看好和期待。

（徽声在线 李轩）